2阶单整怎么建立误差修正模型，eviews两变量的误差修正模型怎样做
来源：整理 编辑：八论文 2022-12-26 02:18:46
1，eviews两变量的误差修正模型怎样做
2，计量经济学时间序列分析中如何设置误差修正模型的结构
变量单整阶数相同，就可能存在协整。如果残差平稳，就可以确定这几个变量之间是协整关系了。所以，你的数据已经是协整了。
3，二阶差分来做误差修正模型
一阶：series d1lngdp=d(lngdp,1)
二阶：series d2lngdp=d(lngdp,2)
N阶：series dnlngdp=d(lngdp,n)
显然，dnlngdp这个序列是新建立的，名称可自行任取。
4，二阶误差修正模型怎么做
ECM， 可以看考 Hamilton，Time series analysisvar需要平稳序列。如果想用不平稳的原序列的话 可以考虑误差修正模型（ecm）。误差修正模型是有约束的var 你可以理解为升级版的var（所以不平稳才能使用）
5，请教多变量协整检验
既然都是二阶的，那么上述三个变量就存在协整关系啊...你是不是问怎么做误差修正模型哦？二阶单整的话，要用上述三个变量的二阶差分来做误差修正模型哈，当然还包括长期稳定模型中的那个误差项...有什么没回答上的，你可以补充...1，单位根检验，保证俩个经济变量都是非稳态的。2，建立var模型，选择不同的滞后项个数和是否有常数项，趋势的不同var模型，看信息量指标，从中选出最优的。3，迹检验最优的模型，得到rank是多少。4，得到协整关系了。
6，误差修正模型怎么回事怎么操作
error correction model，简记为ecm）是一种具有特定形式的计量经济学模型，它的主要形式是由davidson、 hendry、srba和yeo于1978年提出的，称为dhsy模型。误差修正模型（error correction model）对于非稳定时间序列，可通过差分的方法将其化为稳定序列，然后才可建立经典的回归分析模型。如：建立人均消费水平（y）与人均可支配收入（x）之间的回归模型：yt = α0 + α1xt + μt如果y与x具有共同的向上或向下的变化趋势,进行差分，x,y成为平稳序列，建立差分回归模型得：δyt = α1δxt + vt 式中，vt = μt ? μt ? 1然而，这种做法会引起两个问题： (1)如果x与y间存在着长期稳定的均衡关系 yt = α0 + α1xt + μt 且误差项μt不存在序列相关，则差分式 δyt = α1δxt + vt 中的vt是一个一阶移动平均时间序列，因而是序列相关的；(2)如果采用差分形式进行估计，则关于变量水平值的重要信息将被忽略，这时模型只表达了x与y间的短期关系，而没有揭示它们间的长期关系。
7，误差修正模型的模型建立
为了便于理解，我们通过一个具体的模型来介绍它的结构。假设两变量x与y的长期均衡关系为:yt = α0 + α1xt + μt由于现实经济中x与y很少处在均衡点上，因此实际观测到的只是x与y间的短期的或非均衡的关系，假设具有如下(1,1)阶分布滞后形式该模型显示出第t期的y值，不仅与x的变化有关，而且与t-1期x与y的状态值有关。由于变量可能是非平稳的，因此不能直接运用ols法。对上述分布滞后模型适当变形得： (**) , 式中，λ = 1 ? μ，， 如果将（**）中的参数，与yt = α0 + α1xt + μt中的相应参数视为相等，则（**）式中括号内的项就是t-1期的非均衡误差项。（**）式表明：y的变化决定于x的变化以及前一时期的非均衡程度。同时，（**）式也弥补了简单差分模型δy1 = δxt + vt的不足，因为该式含有用x、y水平值表示的前期非均衡程度。因此，y的值已对前期的非均衡程度作出了修正。(**) 称为一阶误差修正模型(first-order error correction model)。（**）式可以写成： 其中:ecm表示误差修正项。由分布滞后模型知：一般情况下|μ|<1 ，由关系式μ得0<1。可以据此分析ecm的修正作用： (1)若(t-1)时刻y大于其长期均衡解α0 + α1x，ecm为正，则(-λecm)为负，使得δyt减少； (2)若(t-1)时刻y小于其长期均衡解α0 + α1x，ecm为负，则(-λecm)为正，使得δyt增大。 （***）体现了长期非均衡误差对的控制。 需要注意的是：在实际分析中，变量常以对数的形式出现。 其主要原因在于变量对数的差分近似地等于该变量的变化率，而经济变量的变化率常常是稳定序列，因此适合于包含在经典回归方程中。 于是: (1)长期均衡模型 yt = α0 + α1xt + μt 中的α1可视为y关于x的长期弹性（long-run elasticity） (2)短期非均衡模型 中的β1可视为y关于x的短期弹性（short-run elasticity）。 更复杂的误差修正模型可依照一阶误差修正模型类似地建立。（1）Granger 表述定理误差修正模型有许多明显的优点：如 a）一阶差分项的使用消除了变量可能存在的趋势因素，从而避免了虚假回归问题； b）一阶差分项的使用也消除模型可能存在的多重共线性问题； c）误差修正项的引入保证了变量水平值的信息没有被忽视； d）由于误差修正项本身的平稳性，使得该模型可以用经典的回归方法进行估计，尤其是模型中差分项可以使用通常的t检验与F检验来进行选取。因此，一个重要的问题就是：是否变量间的关系都可以通过误差修正模型来表述？就此问题，Engle 与 Granger 1987年提出了著名的Grange表述定理（Granger representaion theorem）：如果变量X与Y是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述：ΔYt = lagged(ΔY,ΔX) ? λμt ? 1 + εt式中，μt ? 1是非均衡误差项或者说成是长期均衡偏差项， λ是短期调整参数。对于(1,1)阶自回归分布滞后模型如果 Yt~I(1), Xt~I(1) ; 那么的左边ΔYt~I(0) ，右边的ΔXt ~I(0) ，因此，只有Y与X协整，才能保证右边也是I(0)。因此，建立误差修正模型，需要首先对变量进行协整分析，以发现变量之间的协整关系，即长期均衡关系，并以这种关系构成误差修正项。然后建立短期模型，将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型，即误差修正模型。（2）Engle-Granger两步法由协整与误差修正模型的的关系，可以得到误差修正模型建立的E-G两步法： 第一步，进行协整回归（OLS法），检验变量间的协整关系，估计协整向量（长期均衡关系参数）； 第二步，若协整性存在，则以第一步求到的残差作为非均衡误差项加入到误差修正模型中，并用OLS法估计相应参数。 需要注意的是：在进行变量间的协整检验时，如有必要可在协整回归式中加入趋势项，这时，对残差项的稳定性检验就无须再设趋势项。 另外，第二步中变量差分滞后项的多少，可以残差项序列是否存在自相关性来判断，如果存在自相关，则应加入变量差分的滞后项。（3）直接估计法也可以采用打开误差修整模型中非均衡误差项括号的方法直接用OLS法估计模型。 但仍需事先对变量间的协整关系进行检验。如对双变量误差修正模型可打开非均衡误差项的括号直接估计下式：这时短期弹性与长期弹性可一并获得。 需注意的是，用不同方法建立的误差修正模型结果也往往不一样。
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